........................................................................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................11 2 1.2 数据存储与管理.........................................................................19 2.1.3 实时处理与分析.........................................................................21 2.2 非功能需求............. .......................................................................................57 4.2 人群密度分析......................................................................................59 4.3 异常事件检测

Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 数据范围 数据范围 Discove r 用智慧发现信息价值 information 大数据 ODS 存储区 内存网 格 （ Ignit e ） 数据 分析 非结构 化分析 挖掘 大数据 融合 OLAP 分 析 HDFS/Hb ase 数据 资源 非结构化数据 结构化数据 文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。

预算编制与审核..................................................................................29 3.3 成本控制与分析..................................................................................30 3.4 招投标管理.... ................................50 5.4 历史数据对比分析..............................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用........................................... 实时成本监控......................................................................................55 6.2 成本偏差分析......................................................................................58 6.3 风险管理与预警

1 深度学习模型.............................................................................25 2.2.2 数据处理与分析.........................................................................28 2.3 系统架构设计............ 4.3.2 用户体验评估.............................................................................80 5. AI 分析与应用.............................................................................................82 故障预测与监测..................................................................................84 5.1.1 运营数据分析.............................................................................86 5.1.2 故障模型建立......

图像识别与处理..................................................................................18 2.4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景.. 3.3.2 语音识别与处理.........................................................................42 3.3.3 情感分析.....................................................................................45 3.4 欺诈检测.. 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融合，能够迅速处理和分析海量金融数据，帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 Deep

.....................................................................................14 2.1.1 实时数据分析与决策支持..........................................................16 2.1.2 预测客流量与车次安排................ 3. AI 大模型的数据需求与获取......................................................................33 3.1 数据来源分析......................................................................................35 3.1.1 站点与车辆历史数据 77 5.2.2 数据库与存储方案......................................................................78 6. 应用案例分析..............................................................................................80 6

应用案例.....................................................................................24 3. 医疗场景的需求分析..................................................................................26 3.1 患者管理需求... 1 病历分析.....................................................................................45 4.1.2 治疗方案推荐.............................................................................47 4.2 影像分析.... .....................................................................................76 5.3.1 成本效益分析.............................................................................78 5.3.2 投资回报评估......

........................................................................................19 3. 市场需求分析................................................................................................... .......................................................................................25 3.3 竞争环境分析................................................................................................... .........................................................................................41 5.2 数据分析模块.................................................................................................

突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程： 日志文本种类繁多、数量庞大，且多数日志为非结构化文本，无法通过人工方式监控和检测 全部的日志。更重要的是，分析设备日志需要丰富的领域知识，耗时耗力；简单的规则配置也无法理解文本的语义信息。 化⽂本 类 自 然 语 ⾔ - - - - - - - - - - - - - - - 自动日志运维 Action Action Action 运维对象 自然语 言 状态报表 分析报告 根因树 决策 Action 代际 输入 方法 目标 研究成果 类别 第一代 离散特征和 KPI 1 ）传统日志分析算法只输出“告警 / 正常”，对于异常日志无反馈，需要专家阅 读相关日志模板，人力整理生成分析报告，费时费力。 （ 2 ）只给出预测结果，对于报假警、漏报等情况不能很快地排除，需要结合原始 日志进行分析排查。 现有方法基于任务数据可以自动映射故障现象，但依然没有完成智能运维的最后一步： 根因分析和故障自恢复。

.64 4.3 智能数据分析............................................................................................................................................................66 4.3.1 大数据分析与可视化.......... ...................................................................................129 7.2.1 流程合规性分析................................................................................................... ......................................................................................155 8.3 成本节约分析...................................................................................................